什么是抱脸？
Hugging Face 有什么作用，有什么用途？
Hugging Face 是一个网站，是开发人员、研究人员和企业的首选中心构建、训练和部署人工智能（AI）模型。它已成为人工智能和机器学习技术发展的游乐场，提供了一个可以自由协作地构建和共享模型和工具的环境。
它不辜负其命名的“拥抱脸”表情符号：该平台是社区驱动的，通过以下方式促进创新和灵活性开源实验，所有用户都可以免费测试和共享模型。
其结果是一个不断扩大的生态系统，支持各种人工智能和机器学习工具的开发，包括自然语言处理应用程序（人工智能驱动的机器人，如聊天机器人或翻译器）、基于视频和音频的人工智能平台（如面部识别技术或音乐生成平台），甚至物联网（IoT）解决方案（如语音助手或传感器驱动的设备）。
用户可以将模型上传到 Hugging Face，让社区可以针对各种应用程序进行微调和共享。
Hugging Face 充满了学习资源和社区功能，以及数百万个预训练模型以及各种库中提供的数据集，允许用户测试和微调开源技术。
无论您是一名正在尝试人工智能的学生，想要浏览变压器库或者 API，或者是正在寻找可扩展解决方案的企业，Hugging Face 旨在提供基础设施来提供帮助。
抱脸的起源与演变
从一个有趣的实验到世界上最具影响力的人工智能平台之一，Hugging Face 已经取得了长足的进步，速度很快。它由联合创始人 Clément Delangue（首席执行官）和 Julien Chaumond（首席技术官）于 2016 年推出，他们开发了一款“AI 永远最好的朋友 (BFF)”聊天机器人作为青少年的移动应用程序。
随着时间的推移，创建者开始使用开源人工智能模型为其提供支持。当他们向公众发布自然语言处理（NLP）模型时，人工智能社区注意到了这一点。随后，他们将工作重点从聊天机器人应用程序转向构建一个开源平台，用于共享和微调大型 NLP 模型（例如基于 BERT、GPT 和类似架构的模型）。他们的旗舰 Transformers 库于 2018 年底左右出现。
从那时起，Hugging Face 迅速发展。它获得了建成，让任何人都可以更轻松地为人工智能模型创建简单的演示，并获得了几轮主要融资来推动扩张，投资者包括微软和英伟达。他们后来发布了 Diffusers 库来支持现代生成人工智能任务（主要是通过扩散模型生成图像和音频）。
如今，HF 已成为开源机器学习和 NLP 领域的领先平台。通过提供可免费访问的工具和预先训练的模型，它有助于加速人工智能创新。该组织还围绕负责任地使用人工智能和模型训练的环境影响。
以下是 Hugging Face 从简单的聊天机器人成长为领先的人工智能中心的回顾：
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2016年：作为聊天机器人应用程序创建。
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2018：将重点转向 BERT 和 GPT 等开源 NLP 模型。
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2021 年：收购了 Gradio 以构建 AI 演示。
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2022 年：推出用于生成人工智能（文本到图像、音频、视频）的扩散器。
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2022–2023：主要融资轮次以及与 Microsoft 和 NVIDIA 的合作伙伴关系。
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今天：领先的开源平台推动人工智能民主化。
拥抱脸的主要特点
Hugging Face 为开发人员和研究人员提供构建、测试和部署尖端人工智能模型所需的一切，为他们提供帮助。将其视为一个工具箱，其中包含使人工智能开发更快、更轻松所需的设备 - 无论您是想构建自然语言处理工具还是生成艺术平台。
这些工具共同有助于降低进入门槛。从初学者到专业团队，任何人都可以尝试强大的人工智能，而无需大量预算或从头开始的艰巨任务。
模型库
这模型库是一个预训练人工智能模型的开源库，主要专注于 NLP。该平台上有超过 200 万个模型可用，您可以按任务（文本生成、图像到文本等）、参数数量等过滤库。
这意味着您可以找到模型来帮助您解决各种问题，包括计算机视觉和音频处理。每个模型页面通常包含架构、使用示例、用于训练的数据集、许可和评估指标等详细信息，使用户可以轻松地为自己的应用程序重现结果或微调模型。
数据集库
这数据集库与模型库一样，是一个开源资源集合，供用户根据自己的需求进行提取。它包含超过 500,000 个独特的数据集，允许用户查找、下载和微调适合其项目的机器学习数据集，无论是用于 NLP、计算机视觉还是基于音频的模型。
空间
空间旨在补充 Hugging Face 的库。每个空间都像一个迷你网络应用程序，用户可以在协作环境中构建、展示他们的工作并将研究代码转化为现场演示。它提供免费的默认硬件并支持流行的Python框架，例如Gradio和Streamlit，以实现快速应用程序开发。对于那些寻求更强大资源的人来说，可以使用付费选项。
Hugging Face 如何支持人工智能创新
Hugging Face 将关键资源整合到一个开放的生态系统中。广阔的模型中心拥有超过 200 万个预训练模型，并与不断增长的数据集库和类似的工具变压器和扩散器。这一切都旨在与无缝协作主要深度学习框架比如 PyTorch 和 TensorFlow。
然后就是它的力量充满活力的社区。开源基金会以及与云和硬件提供商的合作伙伴关系允许 Hugging Face 进行部署更快并降低进入门槛。
这种方法引发了广泛采用 来自不同的用户，例如热衷于学习的学生、希望完善视觉任务的研究人员以及扩展现实世界应用程序的大型企业。这是具有共同目标的人们相遇的地方，帮助推进自然语言处理、计算机视觉、音频、多模式人工智能等。
拥抱脸替代品
虽然 Hugging Face 在开源模型中心占据主导地位，但生成式人工智能和机器学习领域已经变得越来越多样化。如果您对替代方案感到好奇，有很多可供探索的选择，您的选择将取决于您的具体需求和期望。以下是一些值得研究的首选：
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复制：一个专注于通过简单 API 快速部署和共享 AI 模型的云平台。对于想要快速运行预训练模型而无需管理基础设施的开发人员、小型团队和爱好者来说，它非常有用。
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一起人工智能：一家研究驱动的云提供商，通过按代币付费的 API 提供高速、经济高效的推理。非常适合需要高效运行或微调模型的企业和研究人员，并与 Hugging Face 无缝集成。
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大脑：专注于使用高性能硬件和云系统进行大规模人工智能训练和推理。最适合具有大量计算需求和大量预算的大型企业、研发团队或实验室。
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格罗克：使用定制 AI 硬件 (LPU) 提供极速推理，并直接与 Hugging Face 集成。专为需要实时、高吞吐量模型执行的企业客户量身定制。
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便当机器学习：一个可靠的部署框架，支持多种机器学习工具，具有用于打包和服务模型的简单 API。非常适合想要标准化、生产级模型部署的初创公司、成长型团队和数据科学家。
除了专业平台之外，主要的云提供商也发挥着重要作用。蔚蓝人工智能,谷歌顶点人工智能， 和AWS 基岩为模型训练、微调和大规模部署提供企业级基础设施。它们仍然是许多大规模运行生产就绪型人工智能的组织的首选。
抱脸安全吗？
Hugging Face 非常重视安全性和负责任的人工智能使用。其一些关键措施包括：
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模型卡和文档：每个模型都用“模型卡”进行描述，概述了它的训练方式、预期用例以及任何已知的限制，从而提供了透明度。
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内容审核工具：Hugging Face 努力标记潜在有害或恶意的模型，有助于防止不安全内容的传播。不过，仍然建议您在该网站上谨慎行事。
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安全托管和访问控制：企业用户可以访问私有存储库和基于角色的权限等功能，以帮助保护敏感数据和模型。
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合作伙伴和审计：与主要云提供商（如 Microsoft Azure）的合作有助于向用户保证该平台符合可靠性和安全性的行业标准。
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社区治理：充满活力和开放的社区鼓励讨论，建立了报告机制，并遵循社区准则，仔细平衡开放性与问责制。
Hugging Face 等平台代表了人工智能驱动的大胆新未来。尽管如此，它们仍然无法免受传统网络安全风险的影响，例如使用户暴露于未经验证的软件或隐藏在共享代码中的漏洞。不良行为者可能会利用该平台创建和分发黑暗人工智能或其他恶意内容。
要点
用户有责任通过依赖来帮助减轻这些风险可信来源、使用信誉良好的防病毒软件并遵循最佳实践部署模型时。最终，安全使用取决于您。一定要小心。
帮助防范人工智能风险
Hugging Face 为您提供了一系列强大的 AI 工具，让您触手可及，但可能会让您面临运行第三方代码或与未知演示和数据集交互的风险。值得庆幸的是，您的武器库中还有另一个简单、有效且免费的创新工具。 Avast 免费防病毒软件提供实时威胁检测、扫描漏洞并帮助阻止恶意软件和网站，以确保您和您的数据在线安全。
